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OpenVLHarness 透過多模態記憶與工具使用提升 MLLM 效能

為什麼值得讀 此框架透過將模型錨定於外部證據，解決僅靠內部推理的局限性，並以更低的 token 成本提供顯著的效能提升。

OpenVLHarness 利用持續性記憶與異質工具整合，將多模態模型分數提升高達 12.6 分。